(57)【要約】【課題】この発明は、読取るべき媒体の窓内の宛名を読取る宛名読取装置において、媒体に細かい模様が印刷されている場合にも窓を高い精度で検出できるようにして、媒体上の窓の検出精度を高め、宛名検出性能を向上させ、結果的には宛名読取区分機の処理能力を向上させることができる。【解決手段】この発明は、画像の濃度が大きく変化する位置（エッジ）を検出し、画像を細かい部分領域に分割し、各部分領域に存在するエッジの密度を計算し、エッジ密度が閾値より低い領域を検出し、その領域を窓領域とするようにしたものである。【選択図】    図３
2005007355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
窓領域に宛名が記載されている媒体から画像を取込む取込手段と、
この取込手段により取り込んだ画像上の画素単位の濃度が、隣接する画素の濃度よりも所定値以上変化しているエッジ部か否かを検出する第１の検出手段と、
上記画像のｎ×ｍのマトリクス画素ごとの、上記第１の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上か否かを検出する第２の検出手段と、
この第２の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上と検出されたマトリクス画素の連結部分により窓領域を検出する第３の検出手段と、
上記取込手段により取り込んだ画像内の上記第３の検出手段により検出された窓領域の画像により宛名を読取る読取手段と、
を具備したことを特徴とする宛名読取装置。
【請求項２】
窓領域に宛名が記載されている媒体から画像を取込む取込工程と、
この取込工程により取り込んだ画像上の画素単位の濃度が、隣接する画素の濃度よりも所定値以上変化しているエッジ部か否かを検出する第１の検出工程と、
上記画像のｎ×ｍのマトリクス画素ごとの、上記第１の検出工程によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上か否かを検出する第２の検出工程と、
この第２の検出工程によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上と検出されたマトリクス画素の連結部分により窓領域を検出する第３の検出工程と、
上記取込工程により取り込んだ画像内の上記第３の検出工程により検出された窓領域の画像により宛名を読取る読取工程と、
を有することを特徴とする宛名読取方法。
【請求項３】
窓領域に宛名が記載されている媒体から画像を取込む取込手段と、
この取込手段により取り込んだ画像上の画素単位の濃度が、隣接する画素の濃度よりも所定値以上変化しているエッジ部か否かを検出する第１の検出手段と、
上記画像のｎ×ｍのマトリクス画素ごとの、上記第１の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上か否かを検出する第２の検出手段と、
この第２の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上と検出されたマトリクス画素の連結部分により窓領域を検出する第３の検出手段と、
上記取込手段により取り込んだ画像内の上記第３の検出手段により検出された窓領域の画像により宛名を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った宛名に応じた区分口に区分する区分手段と、
を具備したことを特徴とする宛名読取区分機。
【請求項４】
窓領域に宛名が記載されている媒体から画像を取込む取込手段と、
この取込手段により取り込んだ画像上の画素単位の濃度値により、窓の外と内の濃度差に基づいて、窓領域を検出する第１の検出手段と、
上記取込手段により取り込んだ画像上の画素単位の濃度値により、窓の部分の段差により形成される細い線で囲まれる四角の領域を窓領域と検出する第２の検出手段と、
上記取込手段により取り込んだ画像上のｎ×ｍのマトリクス画素ごとの、隣接する画素の濃度よりも所定値以上変化しているエッジ部と検出された画素数が所定数以上と検出されたマトリクス画素の連結部分により窓領域を検出する第３の検出手段と、
上記取込手段により取り込んだ画像内の上記第１、第２、第３の検出手段により検出された窓領域の画像により宛名を読取る読取手段と、
を具備したことを特徴とする宛名読取装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、郵便物に記載された宛名住所を文字認識技術によって読み取って郵便物を宛先別に区分する宛名読取区分機とこの区分機に用いられる宛名読取装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
郵便物に記載された宛名住所を文字認識技術によって読み取って郵便物を宛先別に区分する郵便物宛名読取区分機が実用化されている。
郵便物宛名読取区分機は、パターン認識技術を用いて、郵便物に記載された宛名情報を読み取り、その読取った結果に基づいて郵便物を所定の区分口に区分する装置である。郵便物に記載された宛名情報を読取る方法については、例えば、「非特許文献１」などに詳しく記載されている。
【０００３】
宛名情報を読取るためには、スキャナで入力された郵便物画像から、宛名が記載されている領域を検出する処理がまず必要である。そのためのひとつの手がかりとして、封筒に存在するセロハンやパラフィン等で形成された窓が用いられる。それは、封筒に窓が存在する場合には、窓の中に住所が記載されている確率が非常に高いからである。
窓を検出する方法として、従来は、以下のような画像特徴が用いられてきた。
【０００４】
窓の縁
窓の外と内の濃度の違い
これらの特徴を用いて、窓を検出する方式は、例えば、特許文献１に記載されている。
【０００５】
窓の縁とは、窓の部分と封筒の段差が形成する陰影であり、細い線分で囲まれた四角として検出できる（図１）。また、封筒の色と窓から見えている紙葉の色が異なっている場合には、窓の外と内の濃度差を用いて容易に窓を検出できる（図２）（特許文献２参照）。
【０００６】
以上述べたように従来の郵便物宛名読取区分機においては、窓の縁や窓内外の濃度差を用いて窓を検出することにより、高い精度で住所を読取ることを可能にしている。しかし、この方式には以下のような問題点がある。
【０００７】
窓と封筒との段差が小さい場合や書状に模様が多い場合には、窓の縁が画像上に明確に現れない。
封筒の地色と窓内の紙葉の色が同じ場合には、濃度差を用いた方法は有効でない。
【０００８】
特に、図３に示すような封筒に細かい模様が印刷されている書状の場合には、人間の目で見るかぎりでは明確に窓を見分けられるにもかかわらず、従来の技術では、正しく窓を検出することが困難である。その理由は以下の通りである。
【０００９】
模様に紛れて、窓の縁が明確に画像上に現れない。
封筒の地色と窓内の紙葉の色が同じ場合には、模様自体の面積は小さいために、平均的な濃度の違いが小さい。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００１−３８３０３公報
【特許文献２】
特開２００１−３１２６９５公報
【非特許文献１】
東芝レビュー  ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．７，ｐｐ５３６−５３９  （１９９３）。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は以上のような問題点に鑑みなされたもので、媒体に細かい模様が印刷されている場合にも窓を高い精度で検出できるようにして、媒体上の窓の検出精度を高め、宛名検出性能を向上させ、結果的には宛名読取区分機の処理能力を向上させることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明の宛名読取装置は、窓領域に宛名が記載されている媒体から画像を取込む取込手段と、この取込手段により取り込んだ画像上の画素単位の濃度が、隣接する画素の濃度よりも所定値以上変化しているエッジ部か否かを検出する第１の検出手段と、上記画像のｎ×ｍのマトリクス画素ごとの、上記第１の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上か否かを検出する第２の検出手段と、この第２の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上と検出されたマトリクス画素の連結部分により窓領域を検出する第３の検出手段と、上記取込手段により取り込んだ画像内の上記第３の検出手段により検出された窓領域の画像により宛名を読取る読取手段とから構成される。
【００１３】
この発明の宛名読取区分機は、窓領域に宛名が記載されている媒体から画像を取込む取込手段と、この取込手段により取り込んだ画像上の画素単位の濃度が、隣接する画素の濃度よりも所定値以上変化しているエッジ部か否かを検出する第１の検出手段と、上記画像のｎ×ｍのマトリクス画素ごとの、上記第１の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上か否かを検出する第２の検出手段と、この第２の検出手段によりエッジ部と検出された画素数が所定数以上と検出されたマトリクス画素の連結部分により窓領域を検出する第３の検出手段と、上記取込手段により取り込んだ画像内の上記第３の検出手段により検出された窓領域の画像により宛名を読取る読取手段と、この読取手段により読取った宛名に応じた区分口に区分する区分手段から構成される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の一実施例にかかる郵便物宛名読取区分機について説明する。
図４は、郵便物宛名読取区分機のシステム構成を示す図である。
郵便物宛名読取区分機は、供給部１、スキャナ２、宛名認識部３、区分部４によって構成されている。
【００１５】
郵便物宛名読取区分機において、郵便物の区分処理について、図５のフローチャートを参照しつつ説明する。
（１）郵便局に集められた郵便物は、郵便物宛名読取区分機の供給部１に供給される（ＳＴ１）。
（２）この供給部１によって供給された郵便物は１枚ずつ搬送され、スキャナ２によって画像が入力される（ＳＴ２）。
（３）このスキャナ２によって入力された画像は宛名認識部３に送られ、パターン認識技術を用いて宛名を読みとる（ＳＴ３）。
（４）この宛名認識部３による宛名の読取結果に応じて区分部４は、郵便物を適当な区分口に区分する（ＳＴ４）。
【００１６】
次に、郵便物宛名読取区分機の宛名読取部３によって行なわれる宛名読取処理について、図６に示す、フローチャートを参照しつつ説明する。
（１）窓の検出部１１
窓が存在する書状においては窓の内部に宛先住所が記載されている場合が多い。そのため、窓の位置をまず検出する。
【００１７】
窓の検出方法は、濃度差による窓の検出、縁による窓の検出、模様による窓の検出の順に複数の方式で、窓の検出を試みるものであり、後で詳細に説明する。
【００１８】
（２）特定図形の検出部１２
郵便物画像から以下のような特徴的な図形を検出する（図７参照）。
・郵便番号枠
・切手・料金計器・後納印などの料額印
・囲み枠・仕切線・写真などで構成される広告領域
このような図形を検出する理由は、宛先住所を記載されている位置を検出するための手がかりになるからである。
【００１９】
例えば、郵便番号枠が検出されれば、その中には郵便番号が記載されていることが多い。
一方、料額印・広告の部分には宛名住所が記載されることはないので、その部分で住所を探索しないようにすれば、住所の検出性能を高めることができる。
【００２０】
（３）住所領域候補の検出部１３
この段階では（２）の特定図形の検出部１２で検出された図形の位置や、（１）の窓の検出部１１により検出された窓の位置を考慮にいれながら、住所の存在する可能性の高い領域を検出する。
【００２１】
すなわち、窓が検出された場合には、窓内の領域を住所領域の候補とする。
また、料額印・広告の存在する位置以外で文字列らしいものが存在する部分を住所領域候補として検出する。
【００２２】
（４）住所行の検出部１４
この段階では前段で検出された住所領域候補から、住所行を検出する。
【００２３】
（５）文字の検出部１５
この段階では前段で検出された住所行から、個々の文字を検出する。
【００２４】
（６）文字の認識部１６
この段階では前段で検出された文字に対して文字認識処理を行なう。
【００２５】
（７）住所の認識部１７
この段階では前段の文字認識結果を住所辞書と照合することによって、記載された住所を判定する。
【００２６】
次に、窓の検出部１１による窓検出処理について、図８に示す、フローチャートを参照しつつ説明する。
まず、濃度差による窓の検出を行い（ＳＴ３１）、この検出により窓が検出されなかった場合に（ＳＴ３２）、縁による窓の検出を行い（ＳＴ３３）、この検出により窓が検出されなかった場合に（ＳＴ３４）、模様による窓の検出を行い（ＳＴ３５）、この検出により窓が検出されなかった場合（ＳＴ３６）、窓無しと判定する（ＳＴ３７）。
【００２７】
上記ステップ３２、３４、３６の検出により窓が検出された際に、窓座標を出力する（ＳＴ３８）。
ここで、ステップ３５に示した模様による窓検出が、この発明の中心となる部分であるので以下で詳細に説明する。
【００２８】
この模様による窓検出処理について、図９に示す、フローチャートを参照しつつ説明する。
まず、エッジ検出処理を行う（ＳＴ４１）
このエッジ検出処理は、画像内で濃度の変化が大きい位置（エッジ）を検出するものである。具体的には、画像の各画素において、隣接する画素の濃度値を比較し、その差が与えられた閾値以上の場合に、着目画素にエッジが存在すると判定する。
【００２９】
すなわち、図１０に示すように、（ｉ，ｊ）座標の画素の濃度値をＡ（ｉ，ｊ）とすると、着目画素の上下または左右で画素の濃度差が閾値θよりも大きい場合、すなわち、
｜Ａ（ｉ＋１，ｊ）−Ａ（ｉ−１，ｊ）｜＞θ
または、｜Ａ（ｉ，ｊ＋１）−Ａ（ｉ，ｊ−１）｜＞θ
が、成り立つ場合には、着目画素の位置にエッジが存在すると判定する。上式が成り立たない場合は、着目画素にエッジが存在しないと判定する。
【００３０】
以上の判定を、画像を構成する全ての画素について実行し、エッジの存在する画素を黒とし、存在しない画素を白とする画像を作成すると、エッジ画像が生成される。
【００３１】
例えば、図１１の（ａ）のような画像のエッジ検出をすると、図１１の（ｂ）のようなエッジ画像が得られる。
次に、エッジ密度の計算処理を行う（ＳＴ４２）。
このエッジ密度の計算処理は、上記のようにして生成されたエッジ画像（図１２に示す）を、図１３に示すようにＬ画素幅のメッシュに区切る。そして、各メッシュに存在する黒画素の数を数えて、その個数が与えられた閾値Ｔよりも大きいメッシュは、エッジ密度が高いと判定する。
【００３２】
そして、エッジ密度が高いメッシュを白で、エッジ密度が高くないメッシュを黒で塗りつぶした画像を生成し、これを密度画像と呼ぶ（図１４）。
【００３３】
たとえば、Ｌ×Ｌを１６×１６とし、閾値Ｔを５０個とした際に、１つのメッシュの黒画素の数が５０個よりも多い場合（個数＞５０）、そのメッシュを白にする。また、１つのメッシュの黒画素の数が５０個よりも少ない場合（個数＜５０）、そのメッシュを黒とする。
【００３４】
次に、窓候補の検出処理を行う（ＳＴ４３）。
この窓候補の検出処理は、上記のようにして生成された密度画像から、黒画素連結成分を抽出する。ここでいう黒画素連結成分とは、ひと繋がりになった黒画素の塊のことであり、画像処理の分野で公知のラベリングという手法で容易に検出することができる。
上記ラベリングの代りに、射影を用いても良い。
【００３５】
次に、検出された個々の黒画素連結成分のうちで、サイズが小さいものや大きすぎるものは、ノイズとして削除し、残った黒画素を窓候補とする（図１５）。
【００３６】
次に、窓位置の決定処理を行う（ＳＴ４４）。
この窓位置の決定処理は、上記のようにして生成された窓候補を評価して、窓である可能性が高いと判断される候補を、窓位置として決定する。評価の基準としては、以下のものを用いる。
【００３７】
窓候補のサイズ
窓候補の縦および横の寸法を、標準的な窓の寸法と比較して、差が一定の閾値よりも小さい候補を選択する。
窓候補の位置
窓候補の位置が、郵便物の中央に、一定範囲よりも近い候補を選択する。
【００３８】
以上の基準を満たす候補が存在しなければ、窓がないと判断される。
以上のようにして、窓位置が決定されるので、検出された窓の内側を宛名領域と判断して、宛名を読取ればよい。
上記のように、郵便物から画像を得る画像入力手段と、得られた画像から濃度変化の大きい位置を検出するエッジ検出手段と、濃度変化の大きい位置の密度を計算するエッジ密度計算手段と、エッジ密度の高い領域に囲まれたエッジ密度の低い領域を抽出することにより窓を検出する窓検出手段を備えたものである。
【００３９】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、媒体に細かい模様が印刷されている場合にも窓を高い精度で検出できるようにして、媒体上の窓の検出精度を高め、宛名検出性能を向上させ、結果的には宛名読取区分機の処理能力を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】窓の縁による窓検出方法を示す模式図である。
【図２】窓内外の濃度差による窓検出方法を示す模式図である。
【図３】封筒に細かい模様が印刷された郵便物の例を示す模式図である。
【図４】郵便物宛名読取区分機の構成を示す模式図である。
【図５】宛名読取区分機の処理の流れを示す流れ図である。
【図６】宛名読取の処理の流れを示す流れ図である。
【図７】郵便物上に存在する特定図形の例を示す模式図である。
【図８】窓検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】模様による窓検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】エッジ検出の方法を示す模式図である。
【図１１】エッジ画像の検出例を示す模式図である。
【図１２】模様による窓検出の処理過程を示す模式図である。
【図１３】模様による窓検出の処理過程を示す模式図である。
【図１４】模様による窓検出の処理過程を示す模式図である。
【図１５】模様による窓検出の処理過程を示す模式図である。
【符号の説明】
１…供給部、２…スキャナ、３…宛名認識部、４…区分部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2005007355.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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